从一到无穷大 #40：DB AI 融合
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文章目录
- 引言
- 正文
引言
吐槽下CSDN和知乎的编辑器，没法发合并的表格，只能用公司的编辑器，然后截图了。
这篇文章非常随意。
背景是最近工作之外我正在做关于向量检索的项目，当然也要做PPT，那么很自然的从“DB & AI 融合”的角度去引入主题。“DB & AI 融合”这个话题非常之大，且从业界落地的角度看，也非常有实际意义。
事实上我们打算以及实践过的事情可以和“DB & AI 融合”拉上关系的包括不限制于：
- Learning-based Database Configuration
- Learning-based Database Optimization
- Partition Placement
- Time Series Forecasting / Anomaly Detection for Time Series
- RAG Retrieval Augmented Generation
- Vector Serach
当然我属于工程团队，很多的实现并不能说做的非常创新和令人满意，像TDengine的TDgpt，使用LLM做时序预测和时序异常检测的实用主义是我所推崇的。
下表的内容第一二部分来源于[1]，第三部分来源于各类公开资料，内容太多了，因为答辩有赛马情况，等后续答辩完我再补充更为完整的内容进来。
正文
参考：
- AI Meets Database: AI4DB and DB4AI sigmod2021
- 时序数据（流量）异常检测，异常有哪些，算法有哪些？